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Séance de cours

Intervalles de confiance : Étudiant, Wald asymptotique

Dans cours

EE-209: Eléments de statistiques pour les data sciences

Théorie de l'estimation: estimateurs du maximum de vraisemblance, information de Fisher, inégalité de Cramer-Rao, intervalles de confiance. Tests d'hypothèses: cadre de Neyman-Pearson: test du rapport de vraisemblance, tests paramétriques et non-parmétriq ...

Description

Cette séance de cours couvre la construction d'intervalles de confiance pour les moyennes gaussiennes avec variance inconnue, distribution des étudiants, intervalles de confiance asymptotiques et intervalles de confiance Wald pour les estimateurs de probabilité maximale. Il inclut également les applications aux variables aléatoires de Bernoulli.

Enseignant·e

Florent Gérard Krzakala

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique, Test statistique

Concepts associés (32)

Intervalle de confiance

vignette|Chaque ligne montre 20 échantillons tirés selon la loi normale de moyenne μ. On y montre l'intervalle de confiance de niveau 50% pour la moyenne correspondante aux 20 échantillons, marquée par un losange. Si l'intervalle contient μ, il est bleu ; sinon il est rouge. En mathématiques, plus précisément en théorie des probabilités et en statistiques, un intervalle de confiance encadre une valeur réelle que l’on cherche à estimer à l’aide de mesures prises par un procédé aléatoire.

Loi normale

En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.

Credible interval

In Bayesian statistics, a credible interval is an interval within which an unobserved parameter value falls with a particular probability. It is an interval in the domain of a posterior probability distribution or a predictive distribution. The generalisation to multivariate problems is the credible region. Credible intervals are analogous to confidence intervals and confidence regions in frequentist statistics, although they differ on a philosophical basis: Bayesian intervals treat their bounds as fixed and the estimated parameter as a random variable, whereas frequentist confidence intervals treat their bounds as random variables and the parameter as a fixed value.

Loi binomiale

En théorie des probabilités et en statistique, la loi binomiale modélise la fréquence du nombre de succès obtenus lors de la répétition de plusieurs expériences aléatoires identiques et indépendantes. Plus mathématiquement, la loi binomiale est une loi de probabilité discrète décrite par deux paramètres : n le nombre d'expériences réalisées, et p la probabilité de succès. Pour chaque expérience appelée épreuve de Bernoulli, on utilise une variable aléatoire qui prend la valeur 1 lors d'un succès et la valeur 0 sinon.

Binomial proportion confidence interval

In statistics, a binomial proportion confidence interval is a confidence interval for the probability of success calculated from the outcome of a series of success–failure experiments (Bernoulli trials). In other words, a binomial proportion confidence interval is an interval estimate of a success probability p when only the number of experiments n and the number of successes nS are known. There are several formulas for a binomial confidence interval, but all of them rely on the assumption of a binomial distribution.

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